Aether：生成式世界模型

Aether是什么

Aether是由上海AI实验室开发的一款开源生成式世界模型框架，它采用合成数据进行训练，致力于打造具身智能系统的核心技术。Aether创新地将三维时空建模与生成式建模相结合，在4D动态场景重建、动作驱动视频预测以及目标导向视觉规划等领域实现了突破性进展。

作为一款先进的AI模型，Aether能够理解真实环境中的物体位置及其运动关系，并基于这些信息做出智能决策。其最显著的特点是强大的零样本泛化能力——仅通过虚拟数据训练即可在现实环境中完成复杂任务，为具身智能系统提供高效的空间推理和决策支持。

Aether的核心功能

• 4D动态场景重建：通过处理视频数据，构建包含时间维度的三维空间模型，实时捕捉和还原动态变化。
• 动作条件视频预测：根据给定的动作轨迹，准确预测目标场景的变化过程，为智能体提供未来状态的预判能力。
• 目标导向视觉规划：基于起始和目标场景信息，自动生成实现目标的最佳路径，为智能系统提供行动决策支持。

Aether的技术实现

• 统一多任务学习框架：将动态重建、视频预测和动作规划三项任务整合到同一优化框架中。通过交错进行特征学习，实现了不同任务间的协同优化，显著提升了模型的稳定性和鲁棒性。
• 几何感知建模技术：引入三维时空建模方法，增强了模型的空间推理能力。基于大量仿真RGBD数据（包含彩色图像和深度图），开发了完整的数据清洗与动态重建流程，并对动作序列进行了专业标注。
• 相机轨迹作为动作表征：采用相机运动轨迹来表示全局动作。在导航任务中，轨迹直接对应移动路径；在机器人操作中，则通过手柄的运动捕捉末端执行器的6自由度动作信息。
• 扩散模型与多模态融合：基于预训练视频扩散模型，使用合成4D数据进行微调。将深度视频转换为尺度不变的归一化视差表示，并将相机轨迹编码为空间射线图序列。通过动态整合跨任务和跨模态的条件信号，实现了多源信息的有效融合与协同优化。
• 零样本泛化能力：完全基于虚拟数据训练，在真实环境中实现零样本迁移。通过灵活组合不同条件输入（如观察帧、目标帧和动作轨迹），结合扩散过程，完成多种任务的统一建模与生成。这一特点使模型在没有真实世界数据的情况下，仍能出色地应用于实际场景。

Aether开源项目信息

• 项目官网：https://aether-world.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/SJTU-AI-Lab/AEther
• Hugging Face页面：https://huggingface.co/transformers/

Aether的应用场景

• 智能机器人控制：在工业自动化、服务机器人等领域提供高效的运动规划和环境理解能力。
• 增强现实与虚拟现实：为AR/VR系统打造更逼真的动态场景重建和实时交互体验。
• 自动驾驶技术：用于智能驾驶系统的环境感知和路径规划功能。
• 影视特效制作：在电影、游戏等领域实现高质量的虚拟场景生成与动态物体模拟。

通过这些创新的技术方案，Aether为具身智能系统的发展提供了强有力的支持，并在多个应用领域展现出巨大的潜力。